В 2024 году технологии искусственного интеллекта будут более глубоко и масштабно внедряться в здравоохранении. Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. Применение искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении: сферы использования и перспективы ИИ. В 2024 году влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на здравоохранение будет более глубоким и масштабным, чем когда-либо прежде. Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины.
Технология мРНК
- Роман Душкин: «Медицина — это область доверия»
- 1. Системы мониторинга за здоровьем
- Искусственный интеллект для точной диагностики
- Топ-7 прорывов в медицине в 2023 году
- 2. Индивидуальные схемы лечения
- Подписка на дайджест
Будущее здравоохранения с искусственным интеллектом
Поэтому за каждым алгоритмом ML пока что всегда будет стоять врач. ИИ позволяет вместо проведения ресурсоёмких опытов по взаимодействию молекул для получения необходимых свойств соединения использовать генеративные и рекомендательные модели. За счёт этого сокращается время и затраты на подбор идеальной рецептуры лекарства. Например, компании применяют технологии ИИ на стадии поиска и разработки ключевой молекулы drug discovery. С помощью собственной ИИ-платформы фармпроизводитель определил два препарата для лечения фиброза. Один из них уже находится на первой стадии клинических исследований. В целом, по данным Альянса в сфере ИИ, время от обнаружения лекарства до проведения испытаний сокращается с 6 лет до 1 года.
В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения.
Эти требования будут ужесточены в следующие годы, где ожидается увеличение числа систем, использующих технологии ИИ в медицине.
Кстати, им пользовались не только неврологи, но и врачи других специализаций. Как «Джейн» помогала предсказать приступы эпилепсии — Из каких частей состояла «Джейн»? Перечислю основные модули: диагностика; разработка плана лечения и подбор лекарств; контроль принятия лекарств; Также был дневник пациента.
Поскольку эпилепсия требует пристального внимания к состоянию пациента, были необходимы инструменты контроля. Сегодня все системы делаются с веб-доступом. Я не могу себе представить стационарную программу такого рода, которую нужно было бы устанавливать как отдельное приложение. Естественно, «Джейн» тоже имела веб-доступ, а чат-бот — это просто дополнительный интерфейс к базе данных, в которой аккумулировались данные о пациенте — история болезни, жизненные показатели, дневник наблюдений и так далее. Если назначены какие-то антиэпилептические вещества, то их надо принимать ровно так, как назначено, буквально минута в минуту.
Любой пропуск — риск для жизни. И соответствующий модуль «Джейн» как раз напоминал ребёнку или его родителям о том, что прямо сейчас надо выпить ту или иную таблетку. И в качестве подтверждения требовал нажатия соответствующей кнопки на экране смартфона. То есть осуществляла поиск скрытых закономерностей. Например, у одного ребёнка «Джейн» выявила жёсткую причинно-следственную зависимость между фазами Луны и обострениями болезни.
Ни родители, ни врачи этой связи не чувствовали и не знали о ней. Они просто отмечали в электронном дневнике дни, в которые происходили приступы. Я, конечно, всё перепроверил, долго копался в научных трудах. И нашёл публикации, в которых учёные отмечали селенозависимость течения эпилепсии у отдельных людей. Но объяснить её, кстати, медики пока не могут.
Зачастую эпилептики — очень метеозависимые люди. Циклолептическое течение эпилепсии встречается довольно часто, и система очень быстро научается прогнозировать интервалы этих циклов. Если у ребёнка приступы происходят, например, каждые пять дней, система это спрогнозирует. Напомнит родителям, что сегодня с большой вероятностью будет обострение, и попросит быть внимательнее к своему чаду. Современная медицина не обладает такими средствами.
Но, как я уже сказал, к приступу можно будет подготовиться, чтобы он нанёс минимальный вред. В этот день ребёнок должен быть дома и избегать активностей, которые могут быть опасны в случае потери сознания. То есть родители не должны пускать его на горку, на качели, в бассейн и так далее. Почему «Джейн» оказалась не у дел — Почему мы говорим о «Джейн» в прошедшем времени? Всё, что я вам рассказываю, связано с опытной эксплуатацией «Джейн» врачами одной московской больницы, специализирующимися на эпилепсии.
Врачи ей пользовались под моим контролем. Наши алгоритмы помогли уточнить диагнозы и скорректировать лечение десятка пациентов. Однако в определённый момент мы столкнулись с проблемой — чтобы продолжать использовать систему, требовалось сертифицировать её в качестве медицинского изделия. Процесс этот довольно сложный, он потребовал бы от нашего коллектива больших затрат времени и сил. Никто не мог дать гарантии того, что после сертификации «Джейн» купят.
А делать такую сложную систему просто так, для себя, смысла не было. Поэтому я решил сосредоточиться на развитии других проектов. У нас был чат-бот, у нас была веб-версия, система «крутилась» на сервере. Если бы я не остановил разработку, то следующий модуль, который мы делали, обеспечивал бы вывод по аналогии. Предполагалось, что в систему загрузят большое количество историй болезни.
И тогда «Джейн» могла бы находить совпадения, смотреть, как лечится один пациент, как другой, какие у них прогнозы, признаки выздоровления и так далее. И система такая будет очень полезна, если кто-то заинтересуется её покупкой и внедрением. Проект «Джейн» развивался в течение трёх лет.
Альманах подготовлен на основе анализа открытых источников, в том числе баз патентов, СМИ, сайтов компаний, сайтов университетов, баз данных научных публикаций Google Scholar, OpenAlex, PubMed, Scopus и др. Технологии ИИ находят все большее применение в биологических науках, медицине и национальных системах здравоохранения.
Врачам и пациентам: как искусственный интеллект помогает в медицине
Благодаря возможностям искусственного интеллекта (ИИ) здравоохранение в России постепенно трансформируется по мере того, как передовые технологии меняют медицинскую практику, включая диагностику, лечение пациентов и медицинские операции. Визуальная диагностика Искусственный интеллект. Исследователи из Огайо создадут «виртуальное» контрастное вещество на основе ИИ. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Напомним, цифровизация здравоохранения происходит благодаря нацпроекту «Здравоохранение», который реализуется по решению президента.
ИИ в частных клиниках: как помогает врачам и пациентам
В рамках национального проекта «Создание единого цифрового контура в здравоохранении на основе ЕГИСЗ» регионы обязаны использовать медицинские изделия с ИИ в определённых системах государственной информационной инфраструктуры здравоохранения. Эти требования будут ужесточены в следующие годы, где ожидается увеличение числа систем, использующих технологии ИИ в медицине.
Система предлагает свои рекомендации по лечению заболеваний, в том числе онкологических. А возможность через приложение связать Watson и фитнес-трекер позволяет отслеживать даже самые незначительные изменения состояния здоровья пациента. Freepik Но диагностика не единственная сфера медицины, куда сегодня проник ИИ. Это, например, поиск перспективных молекул для определенных рецепторов, что может предварять открытие новых препаратов», — рассказал «Ведомости.
Городу» врач-эксперт Тимур Пестерев. Один из последних примеров — китайская биотехнологическая компания в начале этого года с помощью ИИ придумала лекарство для лечения идиопатического легочного фиброза ИЛФ. Это тяжелое заболевание, сопровождающееся рубцеванием легких, от которого страдают в основном пожилые люди. ИИ исследовал массив данных о фиброзе дыхательных путей с целью найти белок, отвечающий за заболевание. Когда белок был найден, нейросеть приступила к синтезированию молекулы, которая бы эффективно боролась с недугом. Препарат от ИЛФ прошел первую стадию клинических исследований, и его уже испытали на добровольцах.
Столичные алгоритмы По данным Национального центра развития ИИ при правительстве РФ, Россия занимает лидирующие позиции в мире по разработке и внедрению ИИ в здравоохранении. Значительную роль в этом сыграл московский опыт внедрения ИИ в здравоохранение. Как рассказали «Ведомости. Городу» в столичном депздраве, сегодня в Москве реализуются четыре крупнейших проекта использования ИИ в здравоохранении. Компьютерные алгоритмы находят патологии уже по 21 клиническому направлению. Нейросети помогают врачам определять на снимках лучевых исследований признаки рака легкого, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы аорты, ишемической болезни сердца, инсульта, а также рака молочной железы, грыж позвоночника, артроза, плоскостопия и других заболеваний.
О совершенно новой области применения ИИ в московском здравоохранении «Ведомости.
В случае успеха ИИ-технологии оставят работать автономно на постоянной основе. Please open Telegram to view this post.
Существует риск выявления конфиденциальных данных пациента из истории болезни.
Более того, есть риск преднамеренного взлома алгоритма для нанесения вреда людям в больших масштабах, например передозировки инсулина у диабетиков. Вторая проблема — неточная работа алгоритмов. Используемый сотнями больниц по всему миру для рекомендаций по лечению больных раком, алгоритм был основан на небольшом количестве синтетических случаев и очень ограниченом количестве реальных данных. Многие из его рекомендаций по лечению были ошибочными, например, предлагали использовать несовместимое лекарство для пациента с сильным кровотечением, что представляет явное противопоказание. Еще одна проблема — предвзятость.
Низкий социально-экономический статус — основной фактор риска преждевременной смертности. Непропорциональное использование искусственного интеллекта у «имущих», в отличие от «неимущих», может увеличить существующий разрыв в состоянии здоровья. С этой проблемой тесно связано смещение результатов из-за отсутствия включения меньшинств в наборы данных. Пример — алгоритмы в дерматологии, которые диагностируют меланому, но не учитывают цвет кожи.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в медицине внедряют 70 российских регионов. Искусственный интеллект в медицине. Как может ИИ улучшить систему здравоохранения, по мнению Билла Гейтса? Во-первых, он освободит медицинских работников от рутинных задач и позволит врачам максимально эффективно использовать своё время. ИИ невероятно полезен для повышения эффективности обработки информации и принятия решений. Провалы искусственного интеллекта в медицине происходят потому, что это вовсе не интеллект, а схожий с системой распознавания лиц алгоритм, сказал газете ВЗГЛЯД руководитель экспертного совета ЭИСИ (Экспертный институт социальных исследований) Глеб. «Электронный доктор» уволен: почему в России приостановили работу искусственного интеллекта в медицине.
Искусственный интеллект в медицине: добро или зло?
Как российские медики применяют ИИ сейчас Компьютерное зрение Эта разработка — одна из наиболее востребованных сейчас в медицине технологий на базе нейросетей. Она помогает врачу определить правильный диагноз и была очень полезна для медиков, работавших в ковид-госпиталях во время пандемии. Компьютерное зрение способно: анализировать изображения; определить состояние органов и тканей при различных заболеваниях; быстро обнаружить патологии на КТ-снимках легких. Он помогает медику быстрее и точнее интерпретировать флюорограммы и рентгенограммы. Искусственный интеллект анализирует снимки за несколько секунд и определяет патологии органов грудной клетки по пяти клиническим направлениям. Еще сервис умеет сортировать проблемы по степени опасности и оповещать о необходимости немедленного вмешательства. Цифровой помощник врача Сервисы компании «Платформа третьего мнения» в 2020 году внесли большой вклад в борьбу с коронавирусной инфекцией.
Большая часть таких разработок - решения для работы с медицинскими изображениями, уточнил Пугачев. Поделиться новостью Нажимая на кнопку вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Искусственный интеллект для визуализации и обработки ренгенологических изображений 10. HUB Telemed Телемедицина Телемедицинская платформа для врачей с возможностью выбора метода описания лучевых исследований на основе ИИ Применение искусственного интеллекта в медицинских нейросетях предлагает обещающие перспективы для будущего здравоохранения в России. Использование этих систем может значительно улучшить диагностику, ускорить процесс лечения и сделать медицинские услуги более доступными и персонализированными для пациентов.
Современное оборудование может также исключить из исследования некачественный биоматериал на основе тестирования пробы в процессе постановки, а также выполнять дополнительные исследования по предустановленным правилам и назначениям", — поясняет Ирина Скибо. В соответствии с идентификатором он получает из лабораторной информационной системы ЛИС задание, включающее перечень аналитов, которые нужно в этой пробе определить. Далее анализатор берёт нужный объём крови на исследование, помещает в реакционную ячейку внутри прибора, добавляет необходимые реагенты, проводит реакцию, одновременно записывая в память её протокол, считывает результат исследования и передаёт его в ЛИС. Врачу остаётся только принять результат и проконтролировать на соответствие установленным требованиям значение, полученное с прибора. Или, если есть необходимость, отправить пробу на повторное исследование". Робот со скальпелем Однако использование роботов в медицине не ограничивается только диагностическими автоматизированными системами. Активно развивается применение искусственного интеллекта и в хирургии. По словам Андрея Наташкина, основателя и СЕО Mirey Robotics, сегодня в рамках общей хирургии уже выделилось отдельное направление — телехирургия. Технология позволяет хирургу управлять роботизированным манипулятором, который способен совершать сверхточные движения. Но здесь есть две опасности.
Полная роботизация: как искусственный интеллект помогает врачам
Искусственный интеллект в здравоохранении показывает впечатляющие результаты и в решении задачи раннего распознавания рака кожи. Таким образом, применение искусственного интеллекта в медицине стало ведущим трендом здравоохранения. Приложения искусственного интеллекта Национальной службы здравоохранения. ИИ начинает использоваться во всех аспектах здравоохранения, при этом 34% случаев использования NHS являются диагностическими. Искусственный интеллект в медицине: применение, технологии, вызовы, нормативное обеспечение и регулирование, программы практического внедрения. Научное исследование возможности использования в системе здравоохранения города Москвы методов поддержки принятия решений на основе результатов анализа данных с применением передовых инновационных технологий. Команда ученых из Калифорнийского технологического института создала систему SAIS на базе искусственного интеллекта для тренировки хирургических навыков.
Росздравнадзор одобрил уже 17 российских медизделий с искусственным интеллектом
И почему такой упор именно на беспроводную связь? Проводной интернет в тех же поликлиниках и больницах медленнее, не стабильнее? Нет, очевидно, что беспроводная связь будет поддерживаться между людьми, носимыми устройствами и базовыми устройствами мониторинга показателей людей. Вот и дождались упоминания о телемедицине — чем больше удаленных консультаций врачей, тем лучше, значит, идет цифровая трансформация сектора. Главное, чтобы на портале Госуслуг побольше использовали сервис «Мое здоровье».
А вот как Правительство воспринимает главный вызов при внедрении пилотного проекта по дистанционному наблюдению за состоянием здоровья с использованием информационной системы "Персональные медицинские помощники": «- высокие финансовые издержки при внедрении инструментов дистанционного мониторинга; высокие затраты на внедрение практики широкого использования носимых устройств, включая обучение их правильному применению; низкая скорость внедрения инструментов контроля за своим здоровьем; несовершенство аппаратного или программного обеспечения при обработке данных». Низкая скорость внедрения и большие затраты — вот какая у них главная проблема. Далее читаем интересное: «…внедрение технологии дистанционного мониторинга обеспечит контроль за состоянием здоровья как пациентов с хроническими заболеваниями, так и пациентов, не имеющих хронических заболеваний, при помощи прогностических инструментов, используемых в практике медицинских работников». То есть дистанционный мониторинг показан будет не только диабетикам, а вообще всем нам.
Чтобы «обеспечить контроль за нашим состоянием здоровья». На единой платформе «Гостех». И делать прогнозы о нашем здоровье с помощью нейросети. В общем, всем все понятно.
Далее раскрываются цели внедрения дистанционного мониторинга: «…расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; расширены возможности дистанционного мониторинга состояния здоровья граждан; увеличивается популярность как носимых устройств специфического применения глюкометры, системы мониторирования артериального давления , так и общего фитнес-браслеты ; повышается сознательное отношение граждан к состоянию своего здоровья». Вот оно что — наше сознательное отношение к состоянию здоровья оказывается сильно повысится, если будем постоянно вставленный в тело датчик носить, который по беспроводной связи будет постоянно наши биоданные передавать «кому следует».
Так, совсем недавно Росздравнадзор впервые приостановил использование системы анализов Botkin. AI, предназначенной для выявления патологий на компьютерных томографиях при помощи ИИ. Ведомство считает, что разработка, созданная на инвестиции от «Росатома», Минпромторга, «Р-Фарм» и «Ташира», может нанести вред здоровью пациентов. Согласно оценкам Минздрава, планируется, что в текущем году каждый регион приобретет как минимум одно медицинское устройство с использованием искусственного интеллекта. К 2024 году этот показатель планируется увеличить до не менее трех медицинских изделий с применением технологий ИИ.
В целом за прошлый год субъекты Федерации приобрели 106 медицинских изделий решений с ИИ. На закупку таких решений было направлено 368,8 млн рублей из федерального бюджета и 79,5 млн рублей — из региональных. В 2024 году в практическом здравоохранении каждого региона должны работать по три решения на базе искусственного интеллекта. Директор по акселерации фонда «Сколково» Юлия Щеглова представила доклад, посвященный мерам поддержки стартапов, разрабатывающих ИИ-решения в здравоохранении. Так, участниками конференции стали несколько компаний-разработчиков, получивших грантовую поддержку в рамках программ фонда. Важной темой дискуссий стали расхождения в результатах работы над аналогичными задачами врачей и ИИ, их выявление и корректировка, а также недостаток в публичном поле исследований эффективности тех или иных ИИ-решений.
Другой недавний пример — это использование суперкомпьютера IBM Watson в Токио, чтобы уточнить диагноз 60-летнего пациента с лейкемией и назначить успешное лечение, сопоставив генетические данные миллионов исследовательских работ. И таких кейсов становится все больше: так, белорусский стартап DBrain вместе с американской компанией LigoLabs с помощью технологий ИИ и блокчейн повышают точность диагностики онкологических заболеваний. Подобные технологии используются и в России — российская платформа Botkin. AI позволяет выявлять онкологические заболевания легких благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в облаке Microsoft Azure. Решение уже успешно внедрено в нескольких регионах страны. В России также есть цифровая гистологическая лаборатория UNIM, которая исследует гистологические материалы при помощи нейронной сети для постановки верного диагноза. Помимо этого, большой потенциал существует у использования ИИ в разработке и тестировании новых лекарств. Одна из крупнейших фармацевтических компаний — Novartis — совместно с Microsoft открыла ИИ-лабораторию, чтобы использовать "умные" алгоритмы в создании лекарственных препаратов. Подобными проектами занимается и Google: в 2018 году DeepMind смог лучше биологов предсказать форму свертывания белка. Это потенциально способно существенно ускорить процесс разработки новых лекарств. Основные препятствия Несмотря на большие перспективы, существует целый спектр ограничений для развития ИИ в медицине. Эти стоп-факторы должны стать основным объектом для совместной работы технологических компаний и медицинских организаций, так как их минимизация способна существенно расширить возможности применения этой технологии в здравоохранении. Нехватка компетенций и сотрудников.
Эксперимент
Статья Искусственный интеллект в медицине России, Искусственный интеллект в медицине, Искусственный интеллект в радиологии, AI-технология Сбера прогнозирует развитие злокачественных новообразований, «Синтелли» представила российскую. Технологии на базе искусственного интеллекта охватывают всё больше сфер здравоохранения. нейротехнологии и технологии искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект в медицине: главные тренды в мире
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) призывает в вопросах медицины относиться к «познаниям» созданных искусственным интеллектом больших языковых моделей «с осторожностью». Ещё один не менее важный результат – активное развитие технического регулирования систем искусственного интеллекта для клинической медицины. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё шире проникают в различные сферы жизни, меняя и ускоряя привычные процессы.
Искусственный интеллект в медицине: преображение здравоохранения в XXI веке
Кроме того, был случай, когда американский беспилотник упал в Черном море в результате инцидента с российскими истребителями Су-27 в марте 2023 года. Эта деятельность продолжается сейчас как в Черном, так и в Красном морях», — сказал военный эксперт. Однако у России не получится перенять опыт хуситов в борьбе с Reaper. Климов указал: американские разведывательные аппараты в Черном море летают над международными водами, их уничтожение приведет к неблагоприятным для Москвы международным последствиям. Об уязвимости разведывательно-ударных беспилотников Reaper говорит и эксперт в области беспилотной авиации Денис Федутинов. При этом они малоскоростные и неманевренные. Совокупность этих факторов делает их несложными целями для средств ПВО», — указал он. Собеседник напомнил, что БПЛА Reaper использовались американскими военными в ходе всех конфликтов последних почти двух десятков лет, а также применялись в отдельных операциях ЦРУ. Сейчас США также используют Reaper в числе прочих пилотируемых и беспилотных средств разведки вблизи наших границ на Черном море, добавил Федутинов. Тем не менее их использование, очевидно, связано с решением Украины собственных военных задач. В этом вопросе они буквально балансируют на грани casus belli», — подчеркнул он.
Федутинов в этой связи вспомнил события, повлекшие потерю одного из Reaper над акваторией Черного моря. Сейчас все возвращается обратно. Чтобы память наших визави не подводила, необходимо, чтобы такие вещи повторялись чаще», — заключил эксперт. Ранее йеменские хуситы сбили американский беспилотник MQ-9 Reaper. Об этом сообщили представители движения «Ансар Алла». Цель была поражена в воздушном пространстве провинции Саада. Кроме того, с помощью противокорабельных ракет им удалось нанести удар по британскому нефтяному танкеру Andromeda Star. Издание CBS News пишет, что стоимость одного экземпляра равна примерно 30 млн долларов. Подчеркивается, что американские дроны, базирующиеся в регионе, призваны защищать международную торговлю в акватории Красного моря. Так, MQ-9 Reaper был уничтожен хуситами в ноябре.
Тогда представитель движения Яхья Сариа сообщил, что силами ПВО удалось сбить беспилотник Штатов, «осуществлявший враждебные разведывательные действия» над территориальными водами страны для «поддержки израильского режима». В феврале заместитель пресс-секретаря Пентагона Сабрина Сингх подтвердила , что хуситы сбили второй дрон. По ее словам, ликвидация аппарата происходила с помощью ракеты класса «земля-воздух». Между тем, по данным открытых источников, всего йеменским повстанцам начиная с 2019 года удалось сбить четыре MQ-9 Reaper. Напомним, американский аппарат является модульным разведывательно-ударным дроном, разработанным компанией General Atomics Aeronautical Systems. Первый экспериментальный полет состоялся в 2001 году. От предшественника он отличается большей скоростью. Максимальная высота движения — 15 тыс. Наибольшая продолжительность непрерывного полета — 24 часа.
Уникальные приложения позволяют заблаговременно выявлять психические отклонения за счет комплексного анализа речевых шаблонов, текстовых сообщений, социальной активности человека. Такие инструменты очень важны для своевременного вмешательства и решения психических нарушений до начала обострения. Улучшение обучения специалистов Возможности ИИ становятся революционными в области обучения медиков. Благодаря симуляторам виртуальной реальности создается максимально реалистичная и захватывающая среда обучения. VR-симуляция облегчают отработку сложных процедур. За счет этого медицинские работники набираются опыта и получают уверенность в своих действиях без рисков для пациентов. Внедрение ИИ существенно изменит здравоохранение в 2024 г. Благодаря алгоритмам машинного обучения медпомощь станет более эффективной, доступной, персонифицированной. По мере освоения этих технологий потенциал ИИ становится поистине безграничным.
Подробнее о результатах исследования мы расскажем подробнее в отдельной статье в ближайшие недели! В условиях быстро меняющейся ситуации в сфере цифровизации сектор здравоохранения переживает глубокую трансформацию, характеризующуюся растущей интеграцией технологий цифрового здравоохранения, телемедицины, единых реестров и ИИ. Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения. Отчет представляет из себя большой обзор всех стран - участников региона по основным показателям. В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов.
Этот сдвиг не только предлагает множество преимуществ, но и меняет динамику отношений между пациентами и поставщиками медицинских услуг в рамках системы здравоохранения. Отчет представляет из себя большой обзор всех стран - участников региона по основным показателям. В профилях указаны важнейшие компоненты цифрового здравоохранения на национальном уровне, включая цифровое управление здравоохранением, электронные медицинские карты, порталы пациентов, телемедицину, мобильное здравоохранение, а также большие данные и аналитику. Всего в рамках награды было подано более 100 заявок. Также победителями номинаций стали: Русагро, Авито, Росатом и Роскосмос. Премия Data Fusion Awards присуждается за достижения в области развития тренда Data Fusion, реализацию успешных кросс-отраслевых проектов по анализу больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, развитие образовательных инициатив для подготовки специалистов. От лица Цельса хотим поблагодарить организаторов за высочайший уровень организации конференции Data Fusion, качество докладов и актуальность повестки. Почти в каждом четвертом случае была обнаружена патология.